Por que este tema importa para o futuro do trabalho e do recrutamento?
- A Inteligência Artificial não está apenas automatizando tarefas, mas redefinindo o que significa “trabalho de alto valor” – algo central para quem quer se recolocar ou crescer na carreira.
- Experimentos corporativos com IA, como o caso da GSK, antecipam como processos de recrutamento, seleção e avaliação de talentos serão desenhados nos próximos anos.
- Profissionais que entenderem essa mudança agora poderão se posicionar melhor em vagas competitivas, construindo perfis alinhados à nova economia de produtividade aumentada por IA.
Da maratona corporativa ao sandbox: o que a IA está mudando de verdade
O artigo original da HR Grapevine, sobre como a farmacêutica GSK está usando IA generativa “agentic” para ajudar colaboradores a alcançar “trabalho de alto valor”, descreve algo maior do que uma simples inovação tecnológica. A empresa testa modelos de IA em marathons (sprints intensivos de experimentação) e em sandboxes (ambientes controlados onde times podem testar agentes de IA em tarefas reais, com baixo risco). Essa estratégia mostra, de forma quase didática, como o trabalho está sendo redesenhado: primeiro, entender onde a IA realmente ajuda; depois, colocar pessoas e algoritmos para cooperarem em escala.
Para quem está em transição de carreira ou buscando um novo emprego, isso não é um detalhe técnico. É um aviso de época. Empresas globais estão deixando de perguntar se vão usar IA e passando a perguntar em quais atividades humanas ela gera mais impacto: atendimento ao cliente, análise de dados, suporte regulatório, triagem de currículos, apoio a gestores de pessoas. O experimento da GSK ecoa o que vemos em bancos, varejistas, consultorias e startups de recrutamento no Brasil: a IA deixa de ser uma curiosidade de laboratório para se tornar parte da descrição de cargo – até quando ela não está escrita de forma explícita.
Em termos de mercado, consultorias globais estimam que, nos próximos anos, entre 30% e 50% do tempo de trabalho em funções de “conhecimento” poderá ser aumentado ou parcialmente automatizado por sistemas de IA generativa. No Brasil, isso tende a se refletir sobretudo em áreas como RH, marketing, jurídico, atendimento e tecnologia. Não significa substituir pessoas, mas redefinir o que será considerado valioso em cada função. Saber operar, supervisionar e questionar a IA passa a ser tão importante quanto dominar o software de planilhas foi no passado.
“Trabalho de alto valor” não é jargão – é critério de empregabilidade
O ponto mais provocador da experiência da GSK é a noção de “trabalho de alto valor”. Ao usar agentes de IA para lidar com tarefas repetitivas, demoradas ou puramente administrativas, a empresa quer liberar tempo para que as pessoas se concentrem em atividades que exigem julgamento, criatividade, empatia e tomada de decisão. Na prática, isso é exatamente o que recrutadores passam a buscar em currículos e entrevistas quando a IA já cuida do resto.
Observe o que está acontecendo em processos de seleção no Brasil: plataformas de recrutamento com IA já filtram currículos, classificam candidatos por aderência ao perfil, fazem triagem de vídeo-entrevistas e até sugerem perguntas para o recrutador. Em muitas empresas, o primeiro contato humano com o candidato acontece depois que a IA já fez um “pré-processamento” da base de talentos. Isso significa que seu currículo, seu perfil no LinkedIn e seu portfólio precisam mostrar algo que algoritmos ainda não conseguem mensurar bem: contexto, impacto real, capacidade de aprender e de resolver problemas ambíguos.
Inspirando-se na lógica da GSK, é útil fazer um exercício de carreira: liste suas atividades semanais e separe-as em três blocos – tarefas repetitivas, tarefas estruturadas (que seguem regras claras) e tarefas de alto valor (que exigem interpretação, relacionamento, negociação ou visão de longo prazo). Em seguida, pergunte-se: “Se eu tivesse um agente de IA pessoal, o que eu delegaria hoje? E o que sobraria como essencialmente meu?” Essa resposta é, na prática, o núcleo da sua proposta de valor para o mercado de trabalho que está surgindo.
Para candidatos, isso se traduz em três movimentos estratégicos: (1) aprender a usar ferramentas de IA para ganhar produtividade no dia a dia; (2) documentar resultados concretos dessa produtividade (por exemplo, “reduzi o tempo de análise de relatórios em 40% usando IA generativa”); e (3) reforçar competências humanas raras: comunicação clara, pensamento crítico, ética na tomada de decisão e capacidade de trabalhar em ambientes de mudança rápida.
O laboratório silencioso do RH: IA, recrutamento e talento no Brasil
Embora nem sempre sejam tema de manchete, os departamentos de Recursos Humanos estão se tornando verdadeiros laboratórios de aplicação de IA – um paralelo direto com os “sandboxes” descritos no caso da GSK. Sistemas de People Analytics, ferramentas de chatbots para candidatos, algoritmos de ranqueamento de perfis e entrevistas estruturadas apoiadas por IA já são realidade em empresas brasileiras de médio e grande porte, especialmente nos setores financeiro, de tecnologia e serviços.
Isso traz três implicações práticas para quem busca recolocação ou pensa em migrar de carreira:
- Transparência de competências digitais: recrutadores precisam ver, de forma objetiva, que você sabe navegar em um ambiente de trabalho digitalizado. Isso não exige ser programador, mas demonstra familiaridade com automação, dashboards, ferramentas colaborativas e, cada vez mais, com IA generativa (ChatGPT, Gemini, Copilot e afins).
- Capacidade de aprender em “modo sandbox”: empresas valorizam profissionais que testam, erram rápido e aprendem – exatamente como os times de inovação fazem com IA. Isso pode ser demonstrado em entrevistas com exemplos reais de projetos-piloto, experimentos simples que você conduziu no trabalho ou em cursos, e o que aprendeu com eles.
- Consciência ética: à medida que a IA entra em recrutamento e avaliação de desempenho, cresce a preocupação com vieses, discriminação e uso responsável de dados. Profissionais que mostram sensibilidade a esses temas, especialmente em RH e liderança, tendem a ser vistos como mais preparados para o futuro do trabalho.
Tendências recentes em tecnologia de RH indicam que, nos próximos anos, veremos mais vagas que combinam termos como “recrutamento”, “people analytics”, “inteligência artificial” e “experiência do colaborador”. Essa convergência cria oportunidades para perfis híbridos: alguém de psicologia que se especializa em dados; um analista de dados que migra para talent analytics; um profissional de operações que se torna gestor de projetos de automação em RH. O caso da GSK funciona como um sinal: empresas que hoje experimentam IA em “nichos controlados” serão aquelas que, em breve, redefinirão suas carreiras internas em torno dessa tecnologia.
Como se preparar agora: estratégias práticas para candidatos e líderes
Se o ambiente da GSK é um laboratório avançado de futuro do trabalho, qualquer profissional pode criar seu próprio “micro-sandbox de carreira”. Alguns passos concretos:
- Construa um portfólio de uso de IA: mesmo sem autorização formal da empresa, você pode usar ferramentas de IA em situações pessoais ou simuladas (respeitando privacidade e confidencialidade) e documentar antes/depois: como você pesquisou, organizou, escreveu ou analisou algo mais rápido ou melhor graças à IA.
- Reescreva seu currículo em linguagem de valor: conecte suas experiências a resultados que não são triviais para a IA. Em vez de “responsável por relatórios”, prefira “desenhei indicadores que ajudaram a diretoria a decidir X”. Use verbos como “otimizei”, “estruturei”, “implantei”, “negociei”, “medi” – e, quando for verdade, mencione explicitamente o uso de IA.
- Desenvolva fluência em colaboração homem–máquina: pratique dar bons prompts, revisar criticamente respostas de IA, combinar dados gerados pela máquina com conhecimento de contexto. Em entrevistas, conte casos em que você usou tecnologia de forma crítica, não apenas passiva.
- Para líderes e RH: comece pequeno, como a GSK – projetos-piloto, times multifuncionais, critérios claros de ética e governança. Use a IA para liberar a equipe de tarefas burocráticas e medir o impacto em engajamento, tempo de contratação (time to hire) e qualidade de decisão sobre talentos.
Nesse cenário, a questão não é se a IA vai alterar seu trabalho, mas como você deseja posicionar-se nessa transição. A visão “asimoviana” sugere que a tecnologia é um espelho: ela amplia tanto nossa eficiência quanto nossas dúvidas éticas. Cabe a cada profissional decidir se será apenas objeto dessa transformação – submetido a filtros algorítmicos – ou sujeito ativo, capaz de dialogar com recrutadores, gestores e máquinas sobre o que é, afinal, trabalho de alto valor.
Principais Perguntas Respondidas
1. Como o exemplo da GSK com IA ajuda quem está em transição de carreira?
Ele mostra que empresas estão redesenhando funções para separar tarefas automatizáveis de trabalho de alto valor. Entender essa lógica ajuda você a reposicionar seu currículo, enfatizando resultados estratégicos, criatividade e capacidade de usar IA como aliada.
2. Que tipos de atividades serão mais impactadas pela IA no recrutamento e seleção?
Triagem de currículos, análise de fit básico, agendamento, respostas a dúvidas frequentes e mesmo primeiras análises de vídeo-entrevistas. Isso libera recrutadores para entrevistas profundas, avaliação de cultura e desenho de estratégias de talentos.
3. O que significa, na prática, “trabalho de alto valor” para a sua empregabilidade?
São atividades em que você interpreta contexto, toma decisões complexas, constrói relacionamento, inova ou lidera mudanças. São justamente esses elementos que você deve destacar em exemplos concretos no currículo, no LinkedIn e nas entrevistas.
4. Quais competências se tornam essenciais no futuro do trabalho com IA?
Alfabetização digital e em IA, pensamento crítico, comunicação clara, aprendizagem contínua, ética na tomada de decisão e capacidade de trabalhar em ambientes em constante transformação.
5. Como candidatos podem demonstrar que sabem usar IA de forma inteligente?
Apresentando casos reais em que usaram IA para ganhar produtividade ou qualidade, explicando como formularam os pedidos (prompts), como validaram os resultados e quais melhorias concretas obtiveram.
6. O que líderes de RH e negócios podem fazer hoje para preparar sua organização?
Criar pequenos “sandboxes” de experimentação, definir diretrizes éticas claras, treinar equipes em uso responsável de IA e medir, com dados, como a tecnologia impacta engajamento, performance e qualidade das decisões de recrutamento e desenvolvimento.
Artigo Original: Marathons & sandboxes | How GSK is helping employees achieve ‘high-value work’ with agentic AI
